廣東省工業(yè)用地生態(tài)效率時(shí)空差異及影響因素研究

鄧麗敏，唐曉蓮，易嘉興

（廣東工業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院，廣東 廣州510520）

改革開(kāi)放四十年來(lái)，我國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)了快速發(fā)展，規(guī)模不斷擴(kuò)大，工業(yè)生產(chǎn)總值從1978年的1602億元增長(zhǎng)到2018年的305160億元，占當(dāng)年GDP總量的33.9%，工業(yè)發(fā)展已成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿υ慈，F(xiàn)階段我國(guó)工業(yè)的發(fā)展能源消耗量巨大，但由于思想觀念、技術(shù)水平、管理體制等因素的限制，工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍然以高能耗、高污染、低效率的傳統(tǒng)增長(zhǎng)模式為主，引發(fā)了資源過(guò)度消耗、環(huán)境污染嚴(yán)重、生態(tài)系統(tǒng)失調(diào)等一系列問(wèn)題，不利于經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展［1］。WBCSD和OECD對(duì)生態(tài)效率概念的闡述可以解釋為經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出和生態(tài)環(huán)境壓力的比率。生態(tài)效率的核心思想是以更少的環(huán)境投入，使得經(jīng)濟(jì)效益最大化。目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)將生態(tài)效率廣泛 應(yīng) 用 到 產(chǎn) 業(yè)［2，3］、工 業(yè) 園 區(qū)［4］、區(qū) 域［5］等 范圍的研究，主要運(yùn)用的測(cè)算方法包括兩大類(lèi)：一是建立指標(biāo)體系，構(gòu)建綜合指數(shù)［6］；二是采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法［7］。隨著生態(tài)文明建設(shè)的推進(jìn)和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的步伐加快，工業(yè)生態(tài)效率成為研究熱點(diǎn)。關(guān)于工業(yè)生態(tài)效率，在研究角度上，學(xué)者們主要從工業(yè)生態(tài)效率的評(píng)價(jià)［8］、空間分異［9］和影響因素［10］等方面進(jìn)行；在研究方法上，學(xué)者們多采用非參數(shù)經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析方法，主要以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法及其擴(kuò)展方法為主［10］，如超 效率DEA方 法［11］、SBM方法［12］、三階段DEA方法［13］等，采用這類(lèi)方法的優(yōu)點(diǎn)是避免主觀因素的影響，考慮投入產(chǎn)出因素，需要的指標(biāo)相對(duì)較少、適用范圍較廣泛等；在研究尺度上，全國(guó)、省域和城市等范圍的研究居多［14－16］，也有些學(xué)者從工業(yè)企業(yè)等微觀角度［17－18］進(jìn)行了研究。

綜上所述，雖然目前國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)界關(guān)于工業(yè)生態(tài)效率的研究相對(duì)成熟，但是大部分學(xué)者沒(méi)有充分考慮到土地因素對(duì)于生態(tài)效率的影響，對(duì)于工業(yè)用地的生態(tài)效率鮮有研究。本文通過(guò)研究廣東省工業(yè)用地生態(tài)效率，構(gòu)建了工業(yè)用地生態(tài)效率指標(biāo)體系，利用基于非期望產(chǎn)出的Super－SBM模型測(cè)算工業(yè)用地生態(tài)效率，通過(guò)空間自相關(guān)方法分析其空間聚集特征，并利用地理探測(cè)器探究其空間分布格局的主導(dǎo)影響因素。通過(guò)本研究，以期為廣東省工業(yè)用地生態(tài)效率的提高和工業(yè)用地的可持續(xù)發(fā)展提供有價(jià)值的參考。

1 研究方法

1.1 基于非期望產(chǎn)出的Supe—SBM模型

DEA模型是利用線(xiàn)性規(guī)劃法對(duì)具有投入和產(chǎn)出的若干決策單元（DMU）進(jìn)行相對(duì)效率評(píng)估的一種方法，具有多種優(yōu)點(diǎn)。但傳統(tǒng)DEA模型最大的缺點(diǎn)在于使用經(jīng)濟(jì)社會(huì)類(lèi)的期望產(chǎn)出指標(biāo)，不適用于非期望產(chǎn)出指標(biāo)。近年來(lái)城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展暴露出各種各樣的生態(tài)環(huán)境問(wèn)題，人們?cè)絹?lái)越關(guān)注非期望產(chǎn)出對(duì)城市生態(tài)環(huán)境的影響［19］。關(guān)于投入和產(chǎn)出的松弛變量，Tone K［20］提出了非徑向、非角度的SBM模型。隨后，針對(duì)非期望產(chǎn)出問(wèn)題的處理和SBM模型無(wú)法對(duì)多個(gè)效率值為1的有效DMU繼續(xù)進(jìn)行排序的不足，Tone K［21］又提出了Super－SBM模型。本文主要采用基于非期望產(chǎn)出的Super－SBM模型，模型構(gòu)建如下：

式中，ρ為工業(yè)用地生態(tài)效率值；m為投入指標(biāo)數(shù)量；s1和s2分別為期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出指標(biāo)的數(shù)量；x為投入；yg和yb分別為期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出；λ為權(quán)重向量。當(dāng)ρ≥1時(shí)，說(shuō)明被評(píng)價(jià)的DMU是相對(duì)有效的；當(dāng)ρ＜1時(shí)，說(shuō)明被評(píng)價(jià)的DMU是相對(duì)無(wú)效的［22］。

1.2 空間自相關(guān)分析法

空間自相關(guān)是一定地域內(nèi)，一個(gè)地域單元的某種地理要素與臨近單元上的相同要素的關(guān)聯(lián)性的重要指標(biāo)，是研究要素空間分異的重要方法之一。包括全局自相關(guān)和局部自相關(guān)兩種［23］。全局空間自相關(guān)主要反映了研究要素在全局范圍內(nèi)所表現(xiàn)出來(lái)的空間相關(guān)特性，本文使用全局Moran′s I來(lái)表示，公式如下：

式中，n為廣東省內(nèi)城市的數(shù)量；xi、xj分別為城市i和城市j的工業(yè)用地生態(tài)效率；Wij為空間權(quán)重系數(shù)矩陣，表示各城市鄰近關(guān)系。I的取值范圍為［－1，1］。當(dāng)I＞0時(shí)，廣東省各市工業(yè)用地生態(tài)效率整體呈正相關(guān)關(guān)系；當(dāng)I＜0時(shí)，則表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)關(guān)系；當(dāng)I＝0時(shí)，表明沒(méi)有相關(guān)性。

局部空間自相關(guān)是反映空間單元與其周?chē)徑鼏卧耐粚傩缘南嚓P(guān)性，通常采用LASA圖表示。通過(guò)局部自相關(guān)分析，研究廣東省工業(yè)用地生態(tài)效率局部地區(qū)的空間關(guān)聯(lián)特征。

1.3 地理探測(cè)器

地理探測(cè)器是用于探究某地理屬性的空間分異格局及其影響因素的一種新的分析方法［24］。該方法由王勁峰提出，最早應(yīng)用在醫(yī)院領(lǐng)域，用于探測(cè)地方性疾病發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)影響因子。如今，地探測(cè)器已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，探測(cè)地理要素空間格局演變及空間分異的影響因素研究，既可以探測(cè)數(shù)值型數(shù)據(jù)，也可以探測(cè)定性數(shù)據(jù)。該模型由因子探測(cè)、交互作用探測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)探測(cè)和生態(tài)探測(cè)4個(gè)部分組成，本文主要運(yùn)用因子探測(cè)。

根據(jù)因子探測(cè)，可得到單個(gè)自變量對(duì)因變量空間分異的影響能力，用q值表示，表達(dá)式為：

式中，q為自變量X對(duì)因變量Y的空間分異的影響能力；L為層級(jí)個(gè)數(shù)；Nh表示和N表示層h和全區(qū)域的樣本個(gè)數(shù)；σ2表示全區(qū)的因變量Y值的方差。q值越大，表明該因子對(duì)因變量的影響力越大。

2 指標(biāo)體系構(gòu)建與數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1 生態(tài)效率指標(biāo)體系構(gòu)建

工業(yè)用地生態(tài)效率的實(shí)質(zhì)是使用最少的投入，將對(duì)環(huán)境的影響降至最低，從而獲取最大化的經(jīng)濟(jì)效益［25］。本文遵循科學(xué)性、全面性、可操作性等原則，從資源、資本、勞動(dòng)力、土地4個(gè)方面選取5個(gè)投入指標(biāo)；產(chǎn)出方面綜合考慮期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出，選取單位面積工業(yè)生產(chǎn)總值為期望產(chǎn)出的指標(biāo)，非期望產(chǎn)出的指標(biāo)從工業(yè)污染方面選取3個(gè)指標(biāo)，具體如表1所示。

表1 廣東省工業(yè)用地生態(tài)效率投入產(chǎn)出指標(biāo)

2.2 影響因素指標(biāo)體系構(gòu)建

參考相關(guān)研究［19，22］，綜合研究區(qū)的實(shí)際情況和數(shù)據(jù)獲取的難易程度，從經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、工業(yè)化程度、工業(yè)聚集程度、科技投入水平、生態(tài)環(huán)境稟賦、利用外資水平、環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度選取工業(yè)用地生態(tài)效率影響因素指標(biāo)，其中環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度采用工業(yè)“三廢”與工業(yè)生產(chǎn)總值的比率進(jìn)行線(xiàn)性標(biāo)準(zhǔn)化，再加權(quán)求和的方式獲得。具體指標(biāo)解釋表2。

表2 廣東省工業(yè)用地生態(tài)效率影響因素指標(biāo)

2.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文使用的指標(biāo)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《廣東省統(tǒng)計(jì)年鑒》和廣東省各地級(jí)市統(tǒng)計(jì)年鑒、《國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》《廣東省水資源公報(bào)》，對(duì)部分缺失數(shù)據(jù)采用插值法或滑動(dòng)平均窗口法進(jìn)行補(bǔ)充。

3 實(shí)證分析

3.1 時(shí)空差異分析

本文根據(jù)公式（1），利用MAXDEA8.0軟件，計(jì)算了2008—2018年廣東省各城市的工業(yè)用地生態(tài)效率值（表3）。從表3可見(jiàn)，全省工業(yè)用地生態(tài)效率水平穩(wěn)定。2008—2018年，廣東省工業(yè)用地生態(tài)效率值整體維持在穩(wěn)定水平，平均值為0.87，總體接近有效水平。總體變化為“上升—下降—再上升—再下降”，2018年為0.84，與2008年相比僅下降了0.01，基本維持穩(wěn)定，最高值是2015年的0.93，最低值是2012年的0.80。分區(qū)域來(lái)看，工業(yè)用地生態(tài)效率均值表現(xiàn)為粵東＞粵西＞珠三角＞粵北的格局。珠三角地區(qū)工業(yè)用地生態(tài)效率水平整體有小幅增長(zhǎng)，平均值為0.81，較接近全省平均水平，整體可分為兩階段的變化：2008—2015年為上升階段，2015—2018年為下降階段。粵東地區(qū)的工業(yè)用地生態(tài)效率整體水平較高，各年份均在全省平均水平之上，但較不穩(wěn)定，呈波動(dòng)變化，整體提高0.05。粵西地區(qū)表現(xiàn)為波動(dòng)上漲的態(tài)勢(shì)，2018年比2008年提高了14%；2008—2014年在波動(dòng)中提高，2014—2018年穩(wěn)步提高。粵北地區(qū)工業(yè)用地生態(tài)效率變化波動(dòng)較大，總體水平提高，但低于全省平均水平，具體變化為2008—2012年下降明顯，2013年之后維持穩(wěn)定的水平。粵北地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不僅制約著工業(yè)生產(chǎn)資金的投入水平，還限制著技術(shù)和環(huán)境管理水平，進(jìn)而對(duì)工業(yè)用地生態(tài)效率產(chǎn)生影響。

表3 2008—2018年廣東省各市工業(yè)用地生態(tài)效率值

不同城市工業(yè)用地生態(tài)效率值差異明顯。工業(yè)用地生態(tài)效率值按均值排名為深圳＞潮州＞陽(yáng)江＞茂名＞佛山＞河源＞廣州＞中山＞汕尾＞揭陽(yáng)＞惠州＞梅州＞湛江＞汕頭＞云浮＞珠海＞清遠(yuǎn)＞肇慶＞江門(mén)＞東莞＞韶關(guān)。前五名中，珠三角和粵西地區(qū)各有2個(gè)城市，粵東地區(qū)有1個(gè)城市；排名后五位的是清遠(yuǎn)、肇慶、江門(mén)、東莞、韶關(guān)，有3個(gè)屬于珠三角地區(qū)，2個(gè)屬于粵北地區(qū)。可見(jiàn)，珠三角地區(qū)各城市的工業(yè)用地生態(tài)效率兩極分化較嚴(yán)重，粵北地區(qū)的城市多為中等及以下水平。從各城市來(lái)看，深圳、佛山、河源、廣州、中山、汕尾、梅州、汕頭、云浮、肇慶和韶關(guān)的工業(yè)用地生態(tài)效率值有所提高，其他城市則有所下降。深圳市的工業(yè)用地生態(tài)效率值穩(wěn)居第一位，這與其發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)和以高科技產(chǎn)業(yè)為主有很大的關(guān)系。深圳是我國(guó)重要的創(chuàng)新型城市，工業(yè)以高科技智能化產(chǎn)業(yè)和新型產(chǎn)業(yè)為主，資金投入量大、單位工業(yè)用地的產(chǎn)出高，對(duì)環(huán)境的污染遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)的工業(yè)。此外，當(dāng)?shù)卣叨戎匾暛h(huán)境保護(hù)，污染物排放少、產(chǎn)出高，污染少成就了深圳市較高的工業(yè)用地生態(tài)效率。廣州工業(yè)用地生態(tài)效率均值排名第七位，整體效率水平提高。廣州工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，政府及相關(guān)部門(mén)不斷推進(jìn)各種政策來(lái)促進(jìn)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，減少工業(yè)環(huán)境污染，積極落實(shí)生態(tài)文明建設(shè)。韶關(guān)、清遠(yuǎn)等城市的工業(yè)用地生態(tài)效率水平低下與經(jīng)濟(jì)水平低有密切的關(guān)系，由于經(jīng)濟(jì)較落后、工業(yè)投資少，造成生產(chǎn)技術(shù)水平低，工業(yè)用地利用效率和管理水平也較低。另外，落后的經(jīng)濟(jì)限制了對(duì)工業(yè)污染治理的投資和設(shè)施配套，工業(yè)污染較大。東莞工業(yè)用地上生態(tài)效率水平低，這主要?dú)w因于其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)類(lèi)型。東莞工業(yè)比重較大，工業(yè)主要以電子信息、電氣機(jī)械、紡織服裝等勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)為主，盡管工業(yè)投資大，工業(yè)生產(chǎn)總值水平也較高，但伴隨而來(lái)的環(huán)境方面的非期望產(chǎn)出更大，因此工業(yè)用地生態(tài)效率水平較低。

3.2 時(shí)空分布分析

為了更加直觀地表現(xiàn)廣東各地市工業(yè)用地生態(tài)效率在空間上的分布情況，本文利用ArcGIS軟件平臺(tái)，采用自然斷點(diǎn)法將工業(yè)用地生態(tài)效率水平分為5個(gè)水平，對(duì)2008年、2013年和2018年廣東省各地級(jí)市工業(yè)用地生態(tài)效率進(jìn)行可視化（圖1）。從圖1可見(jiàn)，廣東省各地市工業(yè)用地生態(tài)效率空間上的分布差異明顯，3個(gè)時(shí)段間的格局變動(dòng)強(qiáng)度不大。工業(yè)用地生態(tài)效率高水平和中高水平城市較少，分布差異較明顯，主要以沿海城市為主，2008年有7個(gè)城市（粵西地區(qū)3個(gè)、珠三角地區(qū)3個(gè)、粵東地區(qū)1個(gè)）；2013年數(shù)量相同，主要分布在粵東、珠三角和粵西三地；2018年數(shù)量減少了1個(gè)，主要分布在珠三角和粵東。在中等水平城市的分布中，2008年以粵東和粵北地區(qū)為主，2013年和2018年格局相似，各地區(qū)皆有分布，分布較分散。中低效率和低效率城市在全省范圍內(nèi)分布以珠三角和粵北地區(qū)為主，分布格局變化不大。總體而言，沿海地區(qū)的工業(yè)用地生態(tài)效率整體高于內(nèi)陸地區(qū)。由于地理位置的優(yōu)勢(shì)，沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)相對(duì)于內(nèi)陸地區(qū)發(fā)展得更好，對(duì)外來(lái)投資的吸引力更大，技術(shù)創(chuàng)新與研發(fā)能力更強(qiáng)，更注重對(duì)城市形象和生態(tài)環(huán)境的整治。

圖1 2008年、2013年和2018年廣東省工業(yè)用地生態(tài)效率空間分布

3.3 廣東工業(yè)用地生態(tài)效率空間分異分析

根據(jù)地理學(xué)第一定律，空間上任何事物與其他事物之間都具有一定的相關(guān)性，且相關(guān)性的強(qiáng)弱與距離有關(guān)，距離越近，相關(guān)性越強(qiáng)，即空間依賴(lài)性強(qiáng)。本文利用GeoDa軟件分析了廣東省城市工業(yè)用地生態(tài)效率空間相關(guān)性。

全局空間自相關(guān)：從表4可見(jiàn)，全局Moran′s I除了2009年和2010年為外，其他年份皆為正數(shù)，表明廣東省各市工業(yè)用地生態(tài)效率在空間上為正相關(guān)關(guān)系。P值通過(guò)顯著性水平檢驗(yàn)的年份表明空間相關(guān)性顯著，其中2011年、2013年、2016—2018年均通過(guò)至少10%水平下的顯著性檢驗(yàn)。Moran′s I總體提高，但其間有較大的波動(dòng)，說(shuō)明廣東省各地市工業(yè)用地生態(tài)效率空間相關(guān)顯著性雖然有所增強(qiáng)，但是不穩(wěn)定，空間分布格局容易發(fā)生變動(dòng)。

表4 2008—2018年廣東省工業(yè)用地生態(tài)效率全局Moran′s I

局部空間自相關(guān)：為了更好地體現(xiàn)空間格局的變化，揭示工業(yè)用地生態(tài)效率的局部集聚特征，本文結(jié)合莫蘭散點(diǎn)圖繪制了LISA圖（圖2），以顯示廣東省各城市的空間局部聚集分類(lèi)（包括顯著與不顯著）［15］。本文選取2008年、2013年和2018年的LISA圖，H—H（高—高）聚類(lèi)即高值的區(qū)域周?chē)彩歉咧担籐—L（低—低）聚類(lèi)表示低值區(qū)域周?chē)彩堑椭担籋—L（高—低）聚類(lèi)表示高值的區(qū)域周?chē)鸀榈椭担籐—H（低—高）聚類(lèi)表示低值的區(qū)域周?chē)歉咧怠?/p>

從圖2可見(jiàn)，高—高聚集城市主要集中于粵東和粵西地區(qū)，如湛江、陽(yáng)江、汕頭、揭陽(yáng)等城市，隨著時(shí)間推移，該類(lèi)型的分布有明顯的增加，且呈向珠三角地區(qū)擴(kuò)展的趨勢(shì)；低—低聚集城市主要分布在粵北和珠三角地區(qū)，如肇慶、東莞、清遠(yuǎn)等，低—高聚集城市較少，分散分布于珠三角和粵西地區(qū)，如惠州、江門(mén)等；高—低聚集城市多分布在珠三角和粵北地區(qū)，如佛山、中山、河源等。從不同年份空間格局的變化來(lái)看，2013年與2008年的相比變化較大，高—低聚集城市明顯減少，主要轉(zhuǎn)變?yōu)楦摺呔奂f(shuō)明這些工業(yè)用地生態(tài)效率水平較高的城市對(duì)周?chē)鞘械妮椛渥饔迷鰪?qiáng)，帶動(dòng)了周?chē)鞘械墓I(yè)用地生態(tài)效率的提高；2018年和2013年的聚集分布格局基本不變，整體格局趨于穩(wěn)定。從上述分析可看出，工業(yè)用地生態(tài)效率高—高聚集和低—低聚集的城市較多，以空間依賴(lài)性為主，其中粵東和粵西地區(qū)空間依賴(lài)性較強(qiáng)，珠三角和粵北地區(qū)空間依賴(lài)性較弱，差異性較強(qiáng)。

圖2 2008年、2013年和2018年廣東省工業(yè)用地生態(tài)效率LISA圖

4 影響因素分析

廣東省工業(yè)用地生態(tài)效率的時(shí)空演變是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，是多種因素共同作用的結(jié)果。本文選取經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、工業(yè)化程度、工業(yè)聚集程度、科技投入水平、生態(tài)環(huán)境稟賦、利用外資水平和環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度等7個(gè)指標(biāo)作為影響因子，采用地理探測(cè)器分析了廣東省工業(yè)用地生態(tài)效率空間分異的影響因素。同時(shí)，本文在ArcGIS軟件中利用自然斷點(diǎn)法將影響因子分類(lèi)，將連續(xù)變量轉(zhuǎn)變成分類(lèi)變量，使變量數(shù)據(jù)符合要求。

從表5可見(jiàn)，各影響因子在不同年份中對(duì)廣東省工業(yè)用地生態(tài)效率空間分異的影響力度存在著一定的差異，顯著性水平也隨之發(fā)生變化。2008年，影響廣東省工業(yè)用地生態(tài)效率的主導(dǎo)因素是工業(yè)聚集程度、科技投入水平、生態(tài)環(huán)境稟賦和環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度，q值分別為0.6671、0.5025、0.5480和0.6206，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和利用外資水平的影響力度不大，在0.23—0.34之間，工業(yè)化程度影響力不顯著。2013年主導(dǎo)因子包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、工業(yè)聚集程度、科技投入水平和利用外資水平，其次是生態(tài)環(huán)境稟賦，工業(yè)化程度和環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度影響力小，與2008年相比，除生態(tài)環(huán)境稟賦和環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的影響力有所下降外，其他影響因素的影響力均有所提高。2018年主要受工業(yè)聚集程度和科技投入水平的影響，q值均在0.65以上，利用外資水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、生態(tài)環(huán)境稟賦、環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度與2013年相比影響力度下降，工業(yè)化程度未通過(guò)顯著性水平檢驗(yàn)。

表5 廣東省工業(yè)用地生態(tài)效率空間分異的影響因素q值水平

不同影響因子的作用機(jī)理不同，具體分析如下：①工業(yè)聚集程度對(duì)廣東省工業(yè)用地生態(tài)效率的空間分異發(fā)揮著重要的作用，q值均在0.65以上，影響力度大。產(chǎn)業(yè)的分散不利于生產(chǎn)效率的提高，而工業(yè)園區(qū)的建立，通過(guò)集中生產(chǎn)、管理與治理，有利于提高工業(yè)生產(chǎn)的效率，實(shí)現(xiàn)工業(yè)規(guī)模化效益。②科技投入水平影響力度較大，在3個(gè)年份均作為主導(dǎo)因子影響著廣東省各市工業(yè)用地生態(tài)效率的空間格局。研發(fā)創(chuàng)新對(duì)工業(yè)生產(chǎn)技術(shù)、生態(tài)治理技術(shù)等方面起著重要的作用，生產(chǎn)技術(shù)水平的提高，不僅能減少生產(chǎn)過(guò)程中原材料的投入，還能降低對(duì)能源的消耗。此外，科學(xué)技術(shù)的創(chuàng)新能減少各種污染廢物的產(chǎn)生和排放，有助于工業(yè)用地生態(tài)效率的提高。③經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)廣東各市工業(yè)用地生態(tài)效率的空間差異影響在2013年較大，為主導(dǎo)因子之一。一般而言，一個(gè)地方的經(jīng)濟(jì)水平越高，工業(yè)用地生態(tài)效率也相應(yīng)得到提高。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平影響著廣東各地區(qū)工業(yè)用地生態(tài)效率的水平，由于不同城市之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡，造成工業(yè)用地生態(tài)效率存在較明顯的差距。④生態(tài)環(huán)境稟賦從2008年的主導(dǎo)因子變?yōu)榉侵鲗?dǎo)因子，影響力度下降。城市綠化覆蓋有助于改善城市的環(huán)境、減少環(huán)境污染，在此基礎(chǔ)上，各地方綠化工程興起，城市綠化覆蓋率均明顯增加，生態(tài)環(huán)境得到明顯改善，城市綠化覆蓋率對(duì)地區(qū)間工業(yè)用地生態(tài)效率差異作用逐漸減弱。⑤利用外資水平在2013年的是主導(dǎo)因子，在2008年和2018年為非主導(dǎo)因子。“污染避難假說(shuō)”指出，各國(guó)污染密集型產(chǎn)業(yè)更傾向于往環(huán)境污染控制標(biāo)準(zhǔn)較低的國(guó)家或區(qū)域轉(zhuǎn)移，這些企業(yè)會(huì)對(duì)轉(zhuǎn)入國(guó)家的生態(tài)環(huán)境造成嚴(yán)重污染。但也有研究表明，吸引外來(lái)投資有利于引入先進(jìn)的技術(shù)和設(shè)備，從而降低能耗、改善環(huán)境。廣東省對(duì)外開(kāi)放程度高，在充分使用外資發(fā)展自身經(jīng)濟(jì)的同時(shí)，應(yīng)嚴(yán)格控制工業(yè)污染排放，加大環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度和監(jiān)測(cè)力度。⑥環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度在2008年為主導(dǎo)因子，2013年和2018年q值逐漸減小，影響力逐漸減弱。國(guó)家重視生態(tài)環(huán)境的發(fā)展，嚴(yán)格要求政府和企業(yè)加大對(duì)污染的治理力度，減少工業(yè)污染物的排放。隨著工業(yè)非期望產(chǎn)出的大幅減少，各地工業(yè)用地生態(tài)效率水平提高，尤其是原來(lái)對(duì)工業(yè)環(huán)境污染缺乏足夠重視的城市，經(jīng)過(guò)較大力度的治理之后，工業(yè)用地生態(tài)效率的提高幅度更大，因此城市間的差距縮小。⑦工業(yè)化程度對(duì)廣東省各市的工業(yè)用地生態(tài)效率的影響力較小。廣東工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，各地市的工業(yè)化程度都較高，因此對(duì)廣東工業(yè)用地生態(tài)效率空間差異的影響程度較小。

5 結(jié)論、討論與建議

5.1 結(jié)論與討論

本文通過(guò)基于非期望產(chǎn)出的Super－SBM模型，對(duì)2008—2018年廣東省工業(yè)用地生態(tài)效率進(jìn)行測(cè)算，采用空間自相關(guān)分析方法進(jìn)行空間格局演變分析，利用地理探測(cè)器識(shí)別影響城市工業(yè)用地生態(tài)效率空間分異的影響因子，得到以下主要結(jié)論：①?gòu)恼w水平來(lái)看，廣東省工業(yè)用地生態(tài)效率水平穩(wěn)定在0.83—0.93；分區(qū)域來(lái)看，粵東地區(qū)最高，其次是粵西地區(qū)和珠三角地區(qū)，最低的是粵北地區(qū)。珠三角地區(qū)城市工業(yè)用地生態(tài)效率兩集分化較嚴(yán)重，粵北地區(qū)城市工業(yè)用地生態(tài)效率值均較低。工業(yè)用地生態(tài)效率均值前五名分別為深圳、潮州、陽(yáng)江、茂名、佛山，后五名分別為清遠(yuǎn)、肇慶、江門(mén)、東莞、韶關(guān)，不同城市工業(yè)用地生態(tài)效率值差異明顯。②利用ArcGIS軟件對(duì)廣東省工業(yè)用地生態(tài)效率進(jìn)行空間可視化，結(jié)果表明廣東省各城市工業(yè)用地生態(tài)效率空間上的分布差異明顯，高效率和中高效率城市較少，主要為沿海城市；中等效率城市2013年和2018年分布較為分散，多分布于粵東和粵北地區(qū)；中低效率和低效率城市多分布在珠三角和粵北地區(qū)，格局較穩(wěn)定。③廣東省工業(yè)用地生態(tài)效率空間相關(guān)性總體增強(qiáng)，但空間分布格局不穩(wěn)定，全局Moran′s I呈波動(dòng)上升。根據(jù)LISA圖，廣東省工業(yè)用地生態(tài)效率高—高聚集與低—低聚集明顯，整體空間依賴(lài)性較強(qiáng)，高—高聚集城市主要集中于粵東、粵西地區(qū)，且向珠三角地區(qū)擴(kuò)展，低—低聚集城市主要分布在粵北和珠三角。④不同時(shí)期影響廣東省工業(yè)用地生態(tài)效率的空間分異的主導(dǎo)因子差異較大。其中，工業(yè)聚集程度和科技投入水平的作用顯著，3個(gè)年份均為主導(dǎo)因子。生態(tài)環(huán)境稟賦、環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度僅在2008年為主導(dǎo)因子，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和利用外資水平僅在2013年為主導(dǎo)因子，工業(yè)化程度的影響力度不大。

本文以工業(yè)用地生態(tài)效率作為研究對(duì)象，與區(qū)域整體生態(tài)效率的研究進(jìn)行相比，結(jié)果更具有針對(duì)性。Super－SBM模型能夠有效地區(qū)分期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)方法將非期望產(chǎn)出作為投入的不足，而地理探測(cè)器方法從更深的層次分析了影響因素對(duì)工業(yè)用地生態(tài)效率的空間分異的影響。但本文也存在著一些不足之處，如由于統(tǒng)計(jì)年鑒中部分?jǐn)?shù)據(jù)的缺失，本文采用插值法和滑動(dòng)平均窗口法對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行了填補(bǔ)，可能會(huì)對(duì)研究結(jié)果產(chǎn)生一定的影響。此外，工業(yè)用地生態(tài)效率測(cè)算指標(biāo)和影響因素指標(biāo)是在已有研究的成果上，結(jié)合研究區(qū)實(shí)際情況構(gòu)建的，指標(biāo)可能存在針對(duì)性不足的問(wèn)題。因此，打破數(shù)據(jù)的局限，進(jìn)一步完善指標(biāo)體系是今后研究的重點(diǎn)。

5.2 建議

基于上述分析，本文提出以下建議：①堅(jiān)定不移地走新型工業(yè)化道路，加快產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，加快高污染、高消耗、低產(chǎn)出的粗放型發(fā)展模式轉(zhuǎn)向低污染、低消耗、高產(chǎn)出的綠色發(fā)展與可持續(xù)發(fā)展模式。地方政府應(yīng)通過(guò)稅收或補(bǔ)貼等方式鼓勵(lì)支持企業(yè)構(gòu)建綠色和可持續(xù)的生產(chǎn)體系；企業(yè)則應(yīng)自主加大科技研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入，提高研發(fā)和創(chuàng)新能力，加快生產(chǎn)和生態(tài)技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用。同時(shí)，企業(yè)應(yīng)結(jié)合自身實(shí)際，有針對(duì)性地學(xué)習(xí)管理經(jīng)驗(yàn)，引進(jìn)國(guó)外先進(jìn)的技術(shù)與設(shè)備，在軟件硬件方面提升自身實(shí)力，提高生產(chǎn)效率，減少污染物產(chǎn)生和排放，減輕工業(yè)污染對(duì)環(huán)境造成的壓力。②提高企業(yè)的環(huán)境準(zhǔn)入門(mén)檻。尤其是對(duì)于非珠三角地區(qū)，在外來(lái)資金的引進(jìn)方面，各地方政府應(yīng)嚴(yán)格遵守環(huán)境準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)，堅(jiān)決拒絕高污染、高消耗、低效率的企業(yè)進(jìn)駐，避免落入“污染天堂”的陷阱。同時(shí)，積極引進(jìn)和發(fā)展環(huán)境友好型企業(yè)，發(fā)展高科技產(chǎn)業(yè)，帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。③制定科學(xué)合理的產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃。各地應(yīng)合理引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與轉(zhuǎn)移，將地區(qū)產(chǎn)業(yè)聚集程度控制在合理的范圍內(nèi)，防止產(chǎn)業(yè)聚集程度過(guò)高。④加強(qiáng)環(huán)境規(guī)制力度。地方政府應(yīng)加大工業(yè)污染治理投資，加強(qiáng)工業(yè)污染治理監(jiān)督，確保資金用的使用效率，使工業(yè)污染得到有效治理。此外，政府應(yīng)提高企業(yè)污染排放的成本，加大執(zhí)法力度，對(duì)違規(guī)排放等行為嚴(yán)懲不貸，從源頭處有效控制，摒棄“先污染后治理”的治理思想。政府治理與嚴(yán)格管控雙管齊下，提高工業(yè)污染治理水平。